Мы сделали справочник по регуляторной теме за две недели и на седьмой день обнаружили, что отвечаем неправильно. Не в деталях ошиблись — в главном ответе. История о том, как проверка фактов сломала собственную гипотезу и какие проверки после этого пришлось встроить прямо в сборку.
Секундное дело, которое часто затягивается на часы: как с первого раза правильно завести стальной стабилизатор в пазы на металлической подложке ноутбука и аккуратно вернуть пробел на место.
Большинство энтерпрайз‑интерфейсов выглядят так, будто их верстали в 2003 году под дулом пистолета. Хотя кто знает, может это не так уж далеко от правды… Знакомая картина: вы открываете панель управления инфраструктурой, где нас встречает таблица на 40 колонок с горизонтальной прокруткой, пачка модальных окон, перекрывающих друг друга, и кнопка «Сохранить», клик по которой может случайно положить сетку целого филиала.
В продуктовом B2B‑дизайне, когда речь идет про IaaS, СХД или управление флотом ПК, мы боимся не за условный ретеншен, а за то что сотня серверов одномоментно ляжет. Исходя из этого важно серьезнее отнестись к Error Prevention. Наш юзер не просто меняет картриджи, это инженер инфраструктуры. А значит мы не можем ограничиться удобством для пользователя с условными Call to Action. Инфраструктура должна быть превентивной, а не просто комфортной.
Недавно передо мной как раз встала задача: спроектировать веб‑панель мониторинга и планировщик задач для парка из 10 000+ устройств. Я еще не начала, но уже устала. Так как до того, как открывать фигму, пришлось перелопатить добрый десяток Best Practice и паттернов, расщепив их на атомы, молекулы и сценарии. Аналоги вроде Microsoft Endpoint Manager и VMmanager были декомпозированы. В общем, все по классике.
За это лето у меня вышло 23 презентации на 914 слайдов, от ядерной триады до вопроса «а есть ли у мира создатель». Этот текст про то, как так вышло, что именно делает ИИ в этой схеме, а что нет, и почему у меня ощущение, что я не стал умнее, а просто освободил голову. Писать статьи никогда не было моим занятием, и, наверное, не стало: это первая. Так что если где‑то сбивчиво, это не ИИ, это я.
Lenovo Tab M11 на моём столе загружается с внутренней памяти в Kubuntu.
KWin работает через DRM/KMS, Mesa рисует через Panfrost, звук идёт через PipeWire, сетью занимается NetworkManager. Bluetooth виден как обычный hci0, сенсоры — как IIO, камеры — как V4L2. Стилус работает с давлением и наклоном.
Камеры тоже завезли: задняя умеет полноценно фотографировать не только в jpg, но и в RAW, и писать видео 1080p/30fps, а еще обе камеры при этом доступны обычным Linux‑приложениям как /dev/video-rear и /dev/video-front.
Android? Отправлен за 101-й километр.
Такого плана в начале у меня не было.
Задалась я целью найти баговый инвестпроект, чтобы посмотреть сколько скама появляется в настоящее время в сфере приземленных инвестиций. Для поиска такого проекта я отправилась на одну из очевидных, самых популярных и доступных площадок для простых смертных. Ключевое слово поиска — «франшиза», так как именно тут, как правило, зашит скрытый смысл, который не читается в возбуждающих умы инвесторов презентациях.
Меня как землевладельца, инвестора и ЗОЖника заинтересовал проект в агросекторе, в котором предлагалось выращивать наш российский чеснок наперекор азиатскому засилью.
Сюрприз в конце для тех, кто дочитает.
«Welcome to the AGI ERA» прозвучало не в твите Альтмана, а на закрытом брифинге — и пресса склеила два разных высказывания в корпоративное объявление, которого не было. Я пересобрал хронологию, сверил ключевые цифры с независимыми администраторами бенчмарков и прогнал модель по семи проверяемым критериям: Astra проходит критерий критика и проваливает критерий автора заявления.
В 1980-х годах я вела математические кружки для младших школьников. В то время компьютеры занимали огромное пространство с мигающими лампами, типа «НАИРИ». А школьники это «божество» могли созерцать разве только на экскурсии. Но маленький кружок играл в компьютерные игры на школьном столе. И у каждого был свой компьютер — обычные пуговицы, раскрашенные фломастерами картонные карточки — «Миникомпьютер Папи». А если без официального названия — просто «Папишка». Дети, 7–9 лет, сами того не зная, осваивали сложнейшие бинарные операции и теорию графов, воспринимая всё как игру.
Меня зовут Ирина Деревянко. Я кандидат педагогических наук и официальный переводчик и член международного проекта CS Unplugged. Когда родители отправляют детей на курсы программирования ради ярких впечатлений, быстрой смены картинок и развлекательных игровых миров, они часто совершают неосознанную подмену. Вместо фундаментального вычислительного мышления у ребенка формируется поверхностное, клиповое восприятие.
Разбираемся, как карты клиентского пути помогают минимизировать боль пользователя, и почему их нужно пересматривать после каждого релиза. Статья будет полезна продуктовым менеджерам, аналитикам и руководителям разработки.
Что происходит с фирменным цветом по дороге из брендбука на изделие: охват печати, белая подложка и полотно, квантование в палитру ниток, метамерия. С числами и с разделом о том, чего в открытых данных нет.
Чтобы напомнить клиенту о встрече, нужно собрать в одном сообщении данные из нескольких записей CRM. С этой задачи началась работа над моим шаблонизатором, который постепенно обзавёлся каталогом понятных параметров, собственным парсером и условиями. Позже тот же механизм понадобился колл-центру уже в микросервисе. Расскажу, какие задачи меняли его устройство и что пришлось продумать, чтобы новое поле в сообщении можно было добавить без очередной задачи разработчику.
Короткая версия: за несколько месяцев на одной домашней видеокарте у крымскотатарского языка появились работающее распознавание речи (WER 0.3463 → 0.1701) и синтез, который прочитал вслух целую книгу — шестнадцать глав, 1 час 58 минут звучания. На обучение моделей из этого ушли часы. Всё остальное время съели данные, проверки и выяснение того, какие из моих собственных измерений врут.
Вот про эту вторую часть я и хочу рассказать, потому что она переносится на любой язык, а первая — нет.
Сразу оговорка про то, чего в статье не будет: конкретных источников аудио, договорённостей с правообладателями, точных рецептов пайплайна и внутренних скриптов. Будут метрики, порядки величин, методология проверки и грабли. Грабель много.
За последние два года я поймал себя на странной вещи: я почти перестал писать код руками. При этом программного обеспечения создаю, кажется, больше, чем раньше.
Теперь значительную часть работы делают Codex, Claude Code, Gemini и другие ИИ-агенты, а моя работа всё больше похожа на проектирование среды, в которой они могут безопасно работать.
Я попробовал пойти дальше и перестроить под ИИ саму архитектуру кодовой базы: ограничить пространство решений, превратить файловую систему почти в систему типов и запустить несколько агентов параллельно.
Расскажу, что из этого получилось, зачем появилась SAMO и почему главный вопрос AI-разработки, возможно, уже не «насколько хорошо ИИ пишет код», а «какую систему мы должны построить вокруг него».
Личный опыт ручной поддержки: цена человеческой ошибки, постоянных переключений и внутренних инструментов, которые не успевают за продуктом.
Контринтуитивные события окружают нас повсюду. Взять, например, парадокс дней рождений: каждый раз, когда оказываешься в небольшой группе и узнаёшь, что у двух участников группы праздник в один и тот же день, то думаешь: какое удивительное совпадение, ведь кажется, что событие редкое. Но вот уже при детальном рассмотрении оказывается, что вероятность такого события достаточно высокая (например, если группа 23 человека, то вероятность составит 50%, для группы в 57 человек — 99%). Примеров контринтуитивных событий много и они удивительны тем, что их разоблачение позволяет нам менять своё мировосприятие.
Вот и мы с друзьями затеяли спор об одном таком событии, связанным с игрой Мир танков. Суть спора: двое из нас считают один сервер «несчастливым», потому что при нашей средней статистике в 50%, именно на этом сервере происходят частые поражения. Третий друг считает, что не может быть такого, чтоб сервер был «несчастливым» и тем более, невозможно, чтобы средний процент побед всех игроков на нём был меньше 50%.
Что помогает не бросить Data Science, когда мотивация закончилась, формулы пугают, а мозг просит пощады? Делюсь пятью приемами, которые сработали у меня за десять месяцев учебы: от сна и странных мнемоник до Хайнлайна и дозированных истерик.
Привет, Хабр и хабровчане!
Пока корпорации (в том числе Canonical) закручивают гайки простым смертным, превращая Ubuntu в аналог Windows своей телеметрией, скрытыми пингами на Ubuntu Pro и тяжелыми Snap-пакетами, я решил, что терпеть это больше не могу.
Я по крупицам собрал свой многолетний опыт харднинга Debian-подобных систем, раскидал его по главам и написал полноценную книгу.
Проект задумывался для обычных людей: врачей, журналистов, юристов — тех, для кого приватность критически важна. Весь проект (книга, конфиги, скрипты, бэкпорт PSI+ 1.5 под Ubuntu 26.04) полностью бесплатный и живет под лицензией GNU GPLv3 на GitHub.
Буду потихоньку выкатывать сюда сочные куски, которые оценят как энтузиасты, так и люди, вообще не относящиеся к IT-сфере. Пока мануал доступен на английском и русском (предусмотрел я 17 языков, буду пополнять по мере изучения остальных 15, ха-ха, шутка).
Каждый вечер мне нужно ответить на один вопрос: на какие бумаги из примерно тринадцати тысяч имеет смысл потратить время сегодня. Не «какие вырастут» — этого никто не знает, — а на каких стоит нарисовать уровень и поставить заявку.
Год назад я написал под эту задачу программу и с тех пор работаю только через неё. Ниже — её устройство: как читаются 14,5 миллиона баров, как считается ранг относительной силы, как устроена воронка фильтров, какой из них год работал неправильно и почему, чем разбирается исход сделки и чем я проверяю, что отбор вообще чего-то стоит. Кода будет много: половина статьи именно про то, где решения оказались не такими, как выглядели на бумаге.
Стек, чтобы дальше не отвлекаться: .NET 10, C#, WinForms для окна, SQLite (Microsoft.Data.Sqlite) вместо сервера, ScottPlot для графиков, xUnit — 867 тестов на три проекта. Ни одного внешнего сервиса, кроме поставщика котировок, ключ к которому вводит пользователь.
Что, если два небольших автоматизированных процесса возвращают компании больше 160 рабочих часов в месяц?
В одном из проектов я связал внутреннюю Excel-систему компании с маркетплейсами и добавил AI-черновики ответов на обращения покупателей — при этом финальное решение всегда остаётся за сотрудником.
Разобрал, где именно терялось время, что автоматизировал и почему эффект получился примерно на 100 тысяч рублей рабочего времени в месяц на 5 сотрудников.
В статье — цифры, архитектура и экономика внедрения.
Недавно Никита Михалков, помимо обычного «гона Бесов» — пусть будут с большой буквы, как у Достоевского, — высказался ещё и об искусственном интеллекте. С мыслью, которую он, как всегда, талантливо и красочно преподнёс, спорить трудно. Михалков заявил, что, если искусственный интеллект заменит естественный, искусство потеряет всякий смысл, ведь у «машины», как он по инерции окрестил ИИ, нет «ни совести, ни души, ни сострадания, ни страха, ни любви». С первой частью этого утверждения я готов согласиться почти безоговорочно, но переход ко второй кажется мне далеко не столь очевидным.